####

### Pacotes
library(openxlsx)
library(dplyr)
library(texreg)
library(mfx)
library(sjPlot)
library(tidyverse)
### Dados

### Figura 1

#### Geral

graf_1 <- read.xlsx("bd_geral.xlsx", sheet = "Sheet 2")

summary(graf_1)

graf_1$eleicao <- as.factor(graf_1$Ano)



ggplot(graf_1, aes(x = eleicao, y = total_per, fill = Recurso, fill = Recurso)) +
  geom_col()

ggplot(graf_1, aes(x = eleicao, y = total_per, fill = Recurso)) +
  scale_fill_manual(values = c("red", "grey", "seagreen3", "blue")) +
  geom_col() + geom_text(aes(label = round(total_per, digits = 2)), 
                         position = position_stack(vjust = 0.5), size = 4, color = "black")

ggplot(graf_1, aes(x = eleicao, y = total_per, fill = Recurso)) +
  geom_col(position = position_dodge()) +
  geom_text(aes(label = total_per), vjust = 2, size = 5, color = "#ffffff")


### Municipal


graf_2 <- read.xlsx("bd_geral.xlsx", sheet = "Sheet 3")

summary(graf_2)

graf_2$eleicao <- as.factor(graf_2$Ano)



ggplot(graf_2, aes(x = eleicao, y = total_per, fill = Recurso, fill = Recurso)) +
  geom_col()

ggplot(graf_2, aes(x = eleicao, y = total_per, fill = Recurso)) +
  scale_fill_manual(values = c("red", "grey", "seagreen3", "blue")) +
  geom_col() + geom_text(aes(label = round(total_per, digits = 2)), 
                         position = position_stack(vjust = 0.5), size = 4, color = "black")

ggplot(graf_2, aes(x = eleicao, y = total_per, fill = Recurso)) +
  geom_col(position = position_dodge()) +
  geom_text(aes(label = total_per), vjust = 2, size = 5, color = "#ffffff")



##### Dados votação

### Tomada de decisão

vot <- read.csv("Votação_2019.csv", sep = ";", quote = '"', dec = ",")

colnames(vot)

summary(vot)

### Tabela 1

votacao <- vot %>%
  group_by(Partido, Orientação) %>%
  summarise(
            media_rp = mean(Recursos_Proprios_Eleitor, na.rm = TRUE),
            furaria_teto = sum(Teto, na.rm = TRUE),
            contra_limitacao = sum(Contra_Regulacao, na.rm = TRUE),
            a_favor_limitacao = sum(A_Favor_Regulacao, na.rm = TRUE)) %>%
  ungroup()

write.xlsx(votacao, "tabela_1.xlsx")



#### Bivariadas

m0<- glm(A_Favor_Regulacao ~ Recursos_Proprios_Eleitor, data = vot, family = binomial (link = "logit"))

summary(m0)

### Multivariadas

m1 <- glm(A_Favor_Regulacao ~ Orientacao_Sim + Direita + Veterano +
            Empresario + Recursos_Proprios_Eleitor + Teto, data = vot, family = binomial (link = "logit"))

summary(m1)

###

library(dotwhisker)

dwplot(m1)

plot_model(m1, type = "eff", terms = "Recursos_Proprios_Eleitor")
plot_model(m1, type = "eff", terms = "Orientacao_Sim")

plot_model(m1, show.values = TRUE, show.intercept = TRUE)

r1 <- logitor(A_Favor_Regulacao ~ Orientacao_Sim + Direita + Veterano +
                Empresario + Recursos_Proprios_Eleitor + Teto, data = vot)

r1

####

vot %>%
  mutate(prob = ifelse(A_Favor_Regulacao == "1", 1, 0)) %>%
  ggplot(aes(Recursos_Proprios_Eleitor, prob)) +
  geom_point(alpha = .15) +
  geom_smooth(method = "glm", method.args = list(family = "binomial")) +
  ggtitle("Regress?o Log?stica") +
  xlab("Recursos Pr?prios por Eleitor") +
  ylab("A favor da restri??o")

#### Exportar modelo

htmlreg(list(m1, r1), digits = 3, ci.force.level = 0.05,ci.test = 1,file = "Modelo_Reg.doc")





### Avalia??o

load("bd_votos_financiamento_bens.RData")

summary(bd_votos_financiamento_bens)

### Eleito e n?o eleito

table(bd_votos_financiamento_bens$resultado)

bd_votos_financiamento_bens <- bd_votos_financiamento_bens %>% 
  mutate(eleito = recode(resultado, "eleito" = "1",
                                         "eleito por media" = "1",
                                         "eleito por qp" = "1",
                                         "nao eleito" = "0",
                                         "suplente" = "0",
                         "renuncia/falecimento/cassacao" = "",
                         "substituido" = "",
                         "2? turno" = ""))

table(bd_votos_financiamento_bens$eleito)

### Somente deputado federal

bd_df <- subset(bd_votos_financiamento_bens, c(bd_votos_financiamento_bens$cargo == "deputado federal"))


### Desigualdade do autofinanciamento e seu impacto sobre a desigualdade da disputa

### Vari?veis Recursos


var_cand_NA_2 <- bd_df

var_cand_NA_2 <- var_cand_NA_2 %>% group_by(sigla_uf, ano)

var_cand_NA_2 <- var_cand_NA_2 %>% summarise(sum = sum(VR_RECEITA_sum, na.rm = TRUE),
                                             self_fund = sum(rproprio, na.rm = TRUE),
                                             party_money = sum(doa_partido, na.rm = TRUE),
                                             votos_geral = sum(votos, na.rm = TRUE))

var_cand_NA_2 <- var_cand_NA_2 %>% ungroup()


summary(var_cand_NA_2)

#### Juntar arquivos


data_base_c <- merge(bd_df, var_cand_NA_2, by = c("sigla_uf", "ano"), all.x = TRUE)

### Criar vari?vel - Autofinanciamento proporcional aos demais candidatos no munic?pio

data_base_c$self_fund_c <- ((data_base_c$rproprio)*100)/(data_base_c$sum)
data_base_c$self_fund_c_sf <- ((data_base_c$rproprio)*100)/(data_base_c$self_fund)

summary(data_base_c)

#### Separa??o dos anos

#### Munic?pio

library(hhi)
library(ineq)

data_base_e <- data_base_c

names(data_base_e)

data_base_e$contr <- 1


summary(data_base_e)

####

data_base_e$self_fund_c_sf_2 <- (data_base_e$self_fund_c_sf)/100

data_base_e$self_fund_c_sf_3 <- (data_base_e$self_fund_c_sf_2)*(data_base_e$self_fund_c_sf_2)

data_base_e$sum_c <- (data_base_e$VR_RECEITA_sum)/(data_base_e$sum)

data_base_e$sum_c_HHI <- (data_base_e$sum_c)*(data_base_e$sum_c)

data_base_e$votos_per <- (data_base_e$votos)/(data_base_e$votos_geral)

data_base_e$votos_HHI <- (data_base_e$votos_per)*(data_base_e$votos_per)

data_base_e$sum_c_HHI <- (data_base_e$sum_c)*(data_base_e$sum_c)


data_base_e$auto_f_concentra <- ((data_base_e$rproprio)*100)/(data_base_e$self_fund)

summary(data_base_e$auto_f_concentra)

data_base_e$self_HHI <- (data_base_e$auto_f_concentra)*(data_base_e$auto_f_concentra)

####

data_base_e <- data_base_e %>% group_by(ano, sigla_uf)

data_base_e <- data_base_e %>% summarise(recursos_totais = sum(VR_RECEITA_sum, na.rm = TRUE),
                                         recursos_totais_gini = ineq(VR_RECEITA_sum, type = "Gini", na.rm = TRUE),
                                         recursos_totais_HHI = sum(sum_c_HHI, na.rm = TRUE),
                                         recursos_pessoais = sum(rproprio, na.rm = TRUE),
                                         recursos_pessoais_gini = ineq(rproprio, type = "Gini", na.rm = TRUE),
                                         recursos_pessoais_HHI = sum(self_fund_c_sf_3, na.rm = TRUE),
                                         autofinanciamento_gini = ineq(self_HHI, type = "Gini", na.rm = TRUE),
                                         autofinanciamento_HHI = sum(self_HHI, na.rm = TRUE),
                                         votos = sum(votos_per, na.rm = TRUE),
                                         votos_gini = ineq(votos_per, type = "Gini", na.rm = TRUE),
                                         votos_HHI = sum(votos_HHI, na.rm = TRUE),
                                         candidatos = sum(contr, na.rm = TRUE))

data_base_e <- data_base_e %>% ungroup()

####

summary(data_base_e)

data_base_e$dep_recursos_pessoais <- ((data_base_e$recursos_pessoais)*100)/(data_base_e$recursos_totais)

data_base_e$recursos_totais_HHI_c <- (data_base_e$recursos_totais_HHI)/(data_base_e$candidatos)

data_base_e$recursos_pessoais_HHI_c <- (data_base_e$recursos_pessoais_HHI)/(data_base_e$candidatos)

data_base_e$votos_HHI_c <- (data_base_e$votos_HHI)/(data_base_e$candidatos)


summary(data_base_e)

data_base_e$votos_HHI_n = (data_base_e$votos_HHI_c)/10000

#### Filtrar e testar

e_certo <- data_base_e 

summary(data_base_e)

md_z <- lm(votos_HHI_c ~ recursos_pessoais_HHI_c, data = e_certo)

summary(md_z)

md_z2 <- lm(votos_HHI_c ~ recursos_pessoais_HHI_c*as.factor(ano), data = e_certo)

summary(md_z2)

e_certo$ano_22  = 
  as.factor(if_else(e_certo$ano == 2022, 1, 0))

md_z3 <- lm(votos_HHI_c ~ recursos_pessoais_HHI_c*ano_22, data = e_certo)

summary(md_z3)

md_z4 <- lm(votos_HHI_c ~ recursos_pessoais_HHI_c*ano_22 + recursos_totais_HHI_c + candidatos, data = e_certo)

summary(md_z4)


#### Intera??es

library(interactions)

interact_plot(md_z3, pred = "recursos_pessoais_HHI_c", modx = "ano_22", interval =  TRUE)


interact_plot(md_z4, pred = "recursos_pessoais_HHI_c", modx = "ano_22", interval =  TRUE)

library(texreg)
library(plm)

### Efeitos Fixos

md_z5 <- plm(votos_HHI_c ~ recursos_pessoais_HHI_c*ano_22 + recursos_totais_HHI_c + candidatos,
                index = c("sigla_uf"), 
                model = "within",
                data = e_certo) 

summary(md_z5)

plot_model(md_z5, show.values = TRUE, show.intercept = TRUE)

### Instrumental

library(AER)

e_certo$antes  = 
  as.factor(if_else(e_certo$ano < 2022, 1, 0))

summary(e_certo)

md_z6 = ivreg(votos_HHI_c ~ recursos_pessoais_HHI_c | antes, data = e_certo)

summary(md_z6)

summary(md_z6, vcov = sandwich, diagnostics = TRUE)


####

screenreg(list(md_z, md_z3, md_z4, md_z5))






###

htmlreg(list(md_z, md_z3, md_z4, md_z5),
        file = "Avalia??o_1.doc",  caption = "Regress?es",
        caption.above = TRUE, 
        digits = 3, ci.force = TRUE)




### Correla??o entre bens e autofinanciamento


summary(data_base_c)

summary(data_base_c$VR_bens_sum)

data_base_c$log_bens <- log(data_base_c$VR_bens_sum)+1

data_base_c$log_rproprios <- log(data_base_c$rproprio)+1

data_base_c$log_votos <- log(data_base_c$votos)+1

plot(data_base_c$log_bens, data_base_c$log_rproprios)

### Patrim?nio dos eleitos


# Substituir valores -Inf por NA

data_base_c[data_base_c == -Inf] <- NA




### Juntar com características dos candidatos

library(data.table)

cand <- fread("candidatos_dep_federal.csv")


table(cand$ocupacao)

cand <- cand %>% 
  dplyr::mutate(politico = dplyr::recode(ocupacao, "deputado" = "1",
                         "senador" = "1",
                         "prefeito" = "1",
                         "membros do poder legislativo: senador deputados e vereador" = "1",
                         "senador deputado e vereador" = "1",
                         " membros do poder executivo: presidente ministro governador prefeito" = "1"))

table(cand$politico_p)

cand$politico_p  = 
  as.factor(if_else(cand$politico == 1, 1, 0))

cand$homem  = 
  as.factor(if_else(cand$genero == "masculino", 1, 0))

cand$ensino_superior  = 
  as.factor(if_else(cand$instrucao == "ensino superior completo", 1, 0))

summary(cand)

summary(data_base_c)

cand$sequencial_candidato <- cand$sequencial

### Juntar


data_base_f <- merge(data_base_c, cand, by = c("ano", "id_candidato_bd", "cargo"), all.x = TRUE)

summary(data_base_f)

data_base_f$el <- as.factor(data_base_f$ano)


###

me_z1 <- lm(log_rproprios ~ log_bens + log_rproprios, data = data_base_f)

summary(me_z1)

me_z11 <- lm(log_rproprios ~ log_bens + log_rproprios + el, data = data_base_f)

summary(me_z11)



### Impacto do autofinanciamento sobre os votos

me_z2 <- lm(log_votos ~ log_bens + log_rproprios + el, data = data_base_f)

summary(me_z2)

data_base_f$ano_22  = 
  as.factor(if_else(data_base_f$ano == 2022, 1, 0))

me_z20 <- lm(log_votos ~ log_rproprios*ano_22, data = data_base_f)

summary(me_z20)

me_z21 <- lm(log_votos ~ log_bens*ano_22, data = data_base_f)

summary(me_z21)


me_z22 <- lm(log_votos ~ log_bens*ano_22 + log_rproprios*ano_22, data = data_base_f)

summary(me_z22)


me_z23 <- lm(log_votos ~ log_bens*ano_22 + log_rproprios*ano_22 + homem + ensino_superior + politico_p, data = data_base_f)

summary(me_z23)

summary(data_base_f$sigla_uf.x)

me_z24 <- plm(log_votos ~ log_bens*ano_22 + log_rproprios*ano_22 + homem + ensino_superior + politico_p,
             index = c("sigla_uf.x"), 
             model = "within",
             data = data_base_f) 

summary(me_z24)

screenreg(list(me_z20, me_z21, me_z22, me_z23, me_z24))

htmlreg(list(me_z20, me_z21, me_z22, me_z23, me_z24),
        file = "Avaliacaoo_2.doc",  caption = "Regressões",
        caption.above = TRUE, 
        digits = 3, ci.force = TRUE)

interact_plot(me_z23, pred = "log_rproprios", modx = "ano_22", interval =  TRUE)


### Intrumental

library(AER)

iv1 = ivreg(log_votos ~ log_rproprios | log_bens, data = data_base_f)

summary(iv1)

iv2 = ivreg(log_votos ~ log_rproprios | log_bens + ano_22, data = data_base_f)

summary(iv2)


### Impacto do autofinanciamento sobre a probabilidade de ser eleito

#### Regress?o Log?stica


summary(data_base_f)

summary(data_base_f$eleito)

data_base_f$eleito <- as.factor(data_base_f$eleito)

mg_6 <- glm(eleito ~ log_rproprios, data = data_base_f, family = "binomial")

summary(mg_6)

mg_7 <- glm(eleito ~ log_bens*ano_22 + log_rproprios*ano_22, data = data_base_f, family = "binomial")



mg_8 <- glm(eleito ~ log_bens*ano_22 + log_rproprios*ano_22 + homem + ensino_superior + politico_p, data = data_base_f, family = "binomial")


summary(mg_7)

# Store coefficients in another object
coefs <- coef(mg_7)
# Show the coefficients, just for fun
coefs

exp(coefs)

(exp(coefs)-1)*100


###

screenreg(list(mg_6, mg_7, mg_8))



####

library(ggplot2)

ggplot(data_base_f, aes(x = factor(eleito), y = log_bens)) +
  # geom_point(size = 0.5, alpha = 0.2) +
  stat_summary(geom = "pointrange", size = 1, color = "red",
               fun.data = "mean_se", fun.args = list(mult = 1.96)) +
  facet_wrap(~ el)

t.test(log_bens ~ eleito, data = data_base_f)


data_base_g <- data_base_f %>% dplyr:: select(ano, ano_22, log_bens, log_rproprios, eleito, VR_bens_sum)


data_base_h <- na.omit(data_base_g)


plot_data <- data_base_h %>% 
  mutate(Tratamento = factor(eleito, labels = c("Não", "Sim")),
         ano_22 = factor(ano_22, labels = c("2006-2018", "2022"))) %>% 
  group_by(eleito, ano_22) %>% 
  summarize(media_bens = mean(log_bens),
            dp_bens = sd(log_bens) / sqrt(n()),
            upper = media_bens  + (-1.96 * dp_bens ),
            lower = media_bens  + (1.96 * dp_bens )) 

ggplot(plot_data, aes(x = eleito
                      , y = media_bens)) +
  geom_pointrange(aes(ymin = lower, ymax = upper), 
                  color = "darkgreen", size = 1) +
  facet_wrap(~ ano_22)


ggplot(plot_data, aes(x = ano_22, y = media_bens, color = eleito)) +
  geom_pointrange(aes(ymin = lower, ymax = upper), size = 1) + 
  # The group = highearn here makes it so the lines go across categories
  geom_line(aes(group = eleito))


mh_1 <- lm(log_bens ~ eleito*ano_22, data = data_base_g)

summary(mh_1)

names(data_base_g)

mh_2 <- lm(VR_bens_sum ~ eleito*ano_22, data = data_base_g)

summary(mh_2)



### Médias

bens_diff <- data_base_g %>% 
  group_by(eleito, ano_22) %>% 
  summarize(mean_bens = mean(VR_bens_sum),
            mean_bens_log = mean(log_bens))

bens_diff



###
names(data_base_e)

data_base_i <- data_base_e %>% dplyr:: select(ano, recursos_totais_HHI_c, recursos_pessoais_HHI_c,
                                              votos_HHI_c, candidatos)

summary(data_base_i)

library(vtable)
st(data_base_i)

data_base_j <- data_base_f %>% dplyr:: select(log_votos, log_rproprios, log_bens, ano_22, ano,
                                              homem, ensino_superior, politico_p)

summary(data_base_j)

st(data_base_j)

###

### Figuras 7 e 8

library(correlation)
library(see)
library(ggplot2)


names(data_base_e)

result <- cor_test(data_base_e, "votos_HHI_c", "recursos_pessoais_HHI_c")

plot(result)

plot(result) + facet_wrap(~ano)

result2 <- cor_test(data_base_e, "votos_HHI_c", "recursos_totais_HHI_c")

plot(result2)

plot(result2) + facet_wrap(~ano)

result3 <- cor_test(data_base_e, "recursos_pessoais_HHI_c", "recursos_totais_HHI_c")

plot(result3)

result4 <- cor_test(data_base_e, "recursos_pessoais_HHI_c", "recursos_totais_HHI_c")

plot(result4) + facet_wrap(~ano)



### Implementa??o

### Figura 

### Rodar primeiro tudo e então voltar 

library(ggplot2)

data_base_e

names(data_base_e)

names(e_certo)

summary(data_base_c)

bd_graf <- data_base_c

bd_graf <- bd_graf %>% group_by(sigla_uf)

bd_graf <- bd_graf %>% summarise(autofinanciamento_media = mean(rproprio, na.rm = TRUE),
                                 autofinanciamento_soma = sum(rproprio, na.rm = TRUE),
                                 receita_media = mean(VR_RECEITA_sum, na.rm = TRUE),
                                 receita_soma = sum(VR_RECEITA_sum, na.rm = TRUE),
                                 bens_media = mean(VR_bens_sum, na.rm = TRUE),
                                 bens_soma = sum(VR_bens_sum, na.rm = TRUE))


bd_graf <- bd_graf %>% ungroup()

bd_graf %>% 
  mutate(sigla_uf = fct_reorder(sigla_uf, autofinanciamento_media)) %>%
  ggplot(aes(sigla_uf, autofinanciamento_media)) +
  geom_col(col = "white",
           fill = "blue",
           alpha = .5) +
  theme_bw() +
  coord_flip() +
  labs(x = "",
       y = "Autofinanciamento - Média",
       title = "",
       subtitle = "",
       caption = "") + 
  geom_text(aes(label = round(autofinanciamento_media, 2)),
            size = 3,
            hjust = 1) + 
  theme(text = element_text(size = 10))

bd_graf %>% 
  mutate(sigla_uf = fct_reorder(sigla_uf, autofinanciamento_soma)) %>%
  ggplot(aes(sigla_uf, autofinanciamento_soma)) +
  geom_col(col = "white",
           fill = "blue",
           alpha = .5) +
  theme_bw() +
  coord_flip() +
  labs(x = "",
       y = "Autofinanciamento - Soma",
       title = "",
       subtitle = "",
       caption = "") + 
  geom_text(aes(label = round(autofinanciamento_soma, 2)),
            size = 3,
            hjust = 1) + 
  theme(text = element_text(size = 10))

bd_graf %>% 
  mutate(sigla_uf = fct_reorder(sigla_uf, bens_media)) %>%
  ggplot(aes(sigla_uf, bens_media)) +
  geom_col(col = "white",
           fill = "blue",
           alpha = .5) +
  theme_bw() +
  coord_flip() +
  labs(x = "",
       y = "Bens - Média",
       title = "",
       subtitle = "",
       caption = "") + 
  geom_text(aes(label = round(bens_media, 2)),
            size = 3,
            hjust = 1) + 
  theme(text = element_text(size = 10))

bd_graf %>% 
  mutate(sigla_uf = fct_reorder(sigla_uf, bens_soma)) %>%
  ggplot(aes(sigla_uf, bens_soma)) +
  geom_col(col = "white",
           fill = "blue",
           alpha = .5) +
  theme_bw() +
  coord_flip() +
  labs(x = "",
       y = "Bens - Soma",
       title = "",
       subtitle = "",
       caption = "") + 
  geom_text(aes(label = round(bens_soma, 2)),
            size = 3,
            hjust = 1) + 
  theme(text = element_text(size = 10))



### M?dia por ano e UF


names(e_certo)

br_grid1 <- tribble(
  ~row, ~col, ~code, ~name,
  1, 2, "RR", "Roraima",
  1, 3, "AP", "Amap?",
  2, 2, "AM", "Amazonas",
  2, 3, "PA", "Par?",
  2, 4, "MA", "Maranh?o",
  2, 5, "CE", "Cear?",
  3, 1, "AC", "Acre",
  3, 3, "TO", "Tocantins",
  3, 4, "PI", "Piau?",
  3, 5, "PB", "Para?ba",
  3, 6, "RN", "Rio Grande do Norte",
  3, 2, "RO", "Rond?nia",
  4, 2, "MT", "Mato Grosso",
  4, 5, "PE", "Pernambuco",
  4, 6, "AL", "Alagoas",
  4, 3, "GO", "Goi?s",
  5, 3, "DF", "Distrito Federal",
  5, 4, "MG", "Minas Gerais",
  4, 4, "BA", "Bahia",
  5, 5, "SE", "Sergipe",
  5, 2, "MS", "Mato Grosso do Sul",
  6, 5, "ES", "Esp?rito Santo",
  7, 3, "PR", "Paran?",
  6, 3, "SP", "S?o Paulo",
  6, 4, "RJ", "Rio de Janeiro",
  7, 4, "SC", "Santa Catarina",
  8, 3, "RS", "Rio Grande do Sul"
)


library(ggplot2)
library(geofacet)
library(tibble)

e_certo$code <- e_certo$sigla_uf

banco_3 <- e_certo

banco_3$autofinanciamento <- (banco_3$recursos_pessoais)/1000

banco_3$autofinanciamento_p <- (banco_3$recursos_pessoais)/(banco_3$recursos_totais)

banco_4 <- merge(banco_3, br_grid1, by = c("code"), all.x = TRUE)

summary(banco_4$recursos_pessoais)

summary(banco_3$autofinanciamento)

summary(banco_4$autofinanciamento_p)

ggplot(banco_3, aes(ano, autofinanciamento)) +
  geom_col() +
  facet_geo(~code, grid = br_grid1) +
  labs(
    x = "Eleição", y = "Autofinanciamento"
  ) +
  scale_x_continuous(breaks = seq(2006, 2022, 4)) +
  scale_y_continuous(breaks = seq(2000, 600000, 100000)) +
  theme_bw(9) +
  theme(
    axis.title = element_text(size = 10),
    panel.grid.minor.x = element_blank()
  )

ggplot(banco_3, aes(ano, autofinanciamento)) +
  geom_line(color = "red") +
  facet_geo(~code, grid = br_grid1) +
  labs(
    x = "Eleição", y = "Autofinanciamento"
  ) +
  scale_x_continuous(breaks = seq(2006, 2022, 4)) +
  scale_y_continuous(breaks = seq(2000, 600000, 10000)) +
  theme_bw(9) +
  theme(
    axis.title = element_text(size = 10),
    panel.grid.minor.x = element_blank()
  )

ggplot(banco_3, aes(ano, autofinanciamento_p)) +
  geom_col() +
  facet_geo(~code, grid = br_grid1) +
  labs(
    x = "Eleição", y = "Autofinanciamento"
  ) +
  scale_x_continuous(breaks = seq(2006, 2022, 4)) +
  scale_y_continuous(breaks = seq(0, 100, 5)) +
  theme_bw(9) +
  theme(
    axis.title = element_text(size = 10),
    panel.grid.minor.x = element_blank()
  )

ggplot(banco_3, aes(ano, autofinanciamento_p)) +
  geom_line(color = "red") +
  facet_geo(~code, grid = br_grid1) +
  labs(
    x = "Eleição", y = "Autofinanciamento"
  ) +
  scale_x_continuous(breaks = seq(2006, 2022, 4)) +
  scale_y_continuous(breaks = seq(0, 50, 2)) +
  theme_bw(9) +
  theme(
    axis.title = element_text(size = 10),
    panel.grid.minor.x = element_blank()
  )





### Small multiples

library(ggpubr)

data_base_c$el <- as.factor(data_base_c$ano)

teste_2 <- na.omit(data_base_c)

sp <- ggscatter(teste_2, x = "log_bens", y = "log_rproprios", 
                color = "el", palette = "jco",
                add = "reg.line", conf.int = TRUE)

sp

sp + stat_cor(aes(color = el))

sp + stat_cor(aes(color = el), p.accuracy = 0.001, r.accuracy = 0.0)


